Error in get_plot(fit, fit_cv, exp(log(fit_cv$lambda.1se))) : could not find function "get_plot
时间: 2024-03-11 22:45:09 浏览: 19
很抱歉,这不是一个问题,而是一个错误信息。它意味着你的代码中调用了一个名为 "get_plot" 的函数,但是 R 无法找到该函数。这可能是因为你没有正确加载相关的包或自定义函数。请检查你的代码并确保你已经正确地加载了需要的包或自定义函数。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文和代码,以便我能够更好地帮助你解决问题。
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在运行以下R代码时:# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下错误:Error in data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) : 参数值意味着不同的行数: 100, 0。请对原代码进行修正
这个错误发生在第一组交叉验证误差图的代码中,可能是由于cv1$glmnet.fit$cvm为空而导致的。为了修正这个错误,你可以添加一个条件语句来检查cvm是否为空,如果不为空再绘制图形,代码如下:
```R
if (!is.null(cv1$glmnet.fit$cvm)) {
ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) +
geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model")
}
```
你也可以为每组图形添加这样的条件语句,以确保安全地绘制图形。
请对以下R代码进行优化,画图使用ggplot2:set.seed(123) data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30) library(glmnet) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, nfolds = 10) fit2 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10) fit3 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50,mean=2), alpha = 1, nfolds = 10) cv1 <- min(fit1$cvm) cv2 <- min(fit2$cvm) cv3 <- min(fit3$cvm) par(mfrow=c(3,2)) plot(fit1$lambda, fit1$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit1$lambda, fit1$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n") cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n") cat("CV of Model 3: ", cv3, "\n")
可以使用 ggplot2 包来画图,同时可以使用 apply() 函数来避免重复的代码。以下是优化后的代码:
```R
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30)
library(glmnet)
x <- data[,1:29]
y <- data[,30]
fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, nfolds = 10)
fit2 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10)
fit3 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50,mean=2), alpha = 1, nfolds = 10)
cv1 <- min(fit1$cvm)
cv2 <- min(fit2$cvm)
cv3 <- min(fit3$cvm)
library(ggplot2)
# define a function to plot CV and Prediction errors
plot_errors <- function(fit, model){
p1 <- ggplot() +
geom_line(aes(x = fit$lambda, y = fit$cvm), color = "blue") +
geom_vline(xintercept = fit$lambda.min, color = "red") +
xlab("lambda") +
ylab("CV error") +
ggtitle(paste0("Model ", model))
p2 <- ggplot() +
geom_line(aes(x = fit$lambda, y = fit$glmnet.fit$dev.ratio), color = "blue") +
geom_vline(xintercept = fit$lambda.min, color = "red") +
xlab("lambda") +
ylab("Prediction error") +
ggtitle(paste0("Model ", model))
plot_grid(p1, p2, ncol = 2)
}
# plot the errors for each model
plot_list <- lapply(list(fit1, fit2, fit3), function(fit) plot_errors(fit, which(list(fit1, fit2, fit3) == fit)))
# print the CV errors
cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n")
cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n")
cat("CV of Model 3: ", cv3, "\n")
# arrange and print the plots
plot_grid(plotlist = plot_list, ncol = 2)
```
这段代码首先定义了一个 `plot_errors()` 函数,用于绘制 CV error 和 Prediction error 的图形。然后,使用 `lapply()` 函数和一个列表,循环调用该函数来绘制每个模型的图形。最后,使用 `plot_grid()` 函数将所有的图形整合在一起。